林发成还强调，台积电的大部分研发人员仍留在中国台湾，并指出公司的研发布局符合政府要求。实 际上，这种工程师和科学家的集中部署确保了未来的工艺开发能够扎根于台湾本土，即便公司在海外 建设产能和研发中心。林先生还强调，半导体行业所有合格人员均受监管，这不仅保护了知识产权和 硬件，也保护了人力资本。 公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 据消息报道，中国台湾担心台积电进军美国市场会削弱台湾在半导体领域的领先地位，正在考虑制定 新的出口规则，只允许这家全球最大的晶圆代工厂出口比其最先进生产节点落后两代的技术。如果这 项规则得以实施，可能会减缓台积电在美国的扩张步伐，因为该公司目前主要依靠在美国积极建设先 进的晶圆厂。 这项新出口政策的核心是政府的"N-2规则"，该规则仅允许将落后中国台湾领先技术两代的工艺技术 出口海外。此前，中国台湾坚持"N-1规则"，允许台积电出口所有落后台湾领先制造工艺至少一代的 技术。新规则更为严格；根据对"代"的计算方式，这意味着台积电可能只能出口落后其最先进技术两 到四年的工艺节点。 根据中国台湾科技委员会成员林发成的说法，按照这种方法，如果台积电在台湾开发出 1.2nm 或 1 ...

本文转载自芯东西，作者：程茜 非GPU芯片势力崛起已势不可挡。 近期， 上海GPU龙头沐曦股份在上交所科创板敲钟，开盘价为700.00元/股，截至午间休市股价大 涨687.79%，总市值达到3298.82亿元， 将全球算力产业的竞争推向全新高度。 近一段时间以来， 全球算力产业都处于重磅事件密集爆发期 。 海外，非GPU赛道的谷歌TPU狂揽千亿级订单，在GPU垄断的算力市场撕开缺口，上周博通CEO爆 料Anthropic向博通下总计210亿美元（折合人民币约1486亿元）订单，还叠加Meta等科技巨头的采 购意向；GPU层面，因害怕失去中国市场，美国批准英伟达H200 AI芯片对华出售。 反观国内，算力产业热度同样持续攀升，北京AI芯片明星企业清微智能拿下超20亿元大额融资，背 后是业界少见的投资阵容。此外还有国内AI芯片创企密集披露并购、上市计划，本土算力生态加速 成型。 上述海内外算力产业的密集动向，共同指向一个不可逆的行业变革： 全球算力市场长期由英伟达 GPU垄断的市场格局正在松动。 在大模型发展初期，市场对通用算力的强需求让英伟达GPU迅速占据绝对主导地位，几乎形成"无 GPU不训练"的行业局面。 ...

文章核心观点 - 高带宽内存是AI算力发展的关键基础设施，其性能直接决定了AI模型训练和推理的速度与效率[1] - 韩国KAIST大学发布的HBM技术路线图详细规划了从2026年HBM4到2038年HBM8的完整发展蓝图，揭示了未来十年HBM技术的演进方向[1] - HBM通过3D堆叠等核心技术，在带宽、功耗和体积上相比传统内存具有压倒性优势，已成为AI服务器的必需品[7][11][14] HBM技术定义与核心优势 - HBM是一种专为AI设计的“超级内存”，采用“三明治式”3D堆叠技术，将8-24层核心芯片垂直堆叠，通过硅通孔连接，解决了传统内存的“平面布局”缺陷和数据传输瓶颈[7][8] - HBM相比传统DDR5内存具有三大核心优势：带宽极高、功耗更低、体积迷你[11] - **带宽碾压**：HBM3带宽为819GB/s，HBM4将达2TB/s，HBM8更将飙升至64TB/s，是HBM3的78倍，能满足未来万亿参数AGI的需求[12][56] - **功耗减半**：传输1TB数据，HBM3功耗是DDR5的60%，HBM4能降至50%，可为数据中心节省巨额电费[13] - **体积小巧**：HBM直接集成在GPU封装旁，传输距离从厘米级缩短至毫米级，使AI服务器算力密度提升3倍[10][14] HBM技术发展路线图（2026-2038） - **2026年：HBM4——定制化首秀** - 核心创新在于定制化Base Die，可集成内存控制器并直接连接低成本、大容量的LPDDR内存，作为“备用仓库”[9][22] - 带宽从HBM3的819GB/s提升至2TB/s，单模块容量达36-48GB，是HBM3的2倍[22] - 采用直触液冷散热方案以应对75W的高功耗[24] - 主要面向中端AI服务器、高端游戏显卡等场景[26] - **2029年：HBM5——近内存计算崛起** - 核心创新是引入近内存计算，在内存堆叠中集成NMC处理器和L2缓存，使内存具备计算能力，可将LLM推理中GPU的工作量减少40%，速度提升1.5倍[27][28] - 带宽提升至4TB/s，单模块容量80GB，功率100W[27] - 采用浸没式冷却散热，并集成专用去耦电容芯片以稳定供电[28][29] - 主要面向超算中心、大模型训练集群等场景[31] - **2032年：HBM6——多塔架构优化高吞吐量** - 核心创新是“四塔”结构，在一个Base Die上放置两个独立的Core Die堆叠，使吞吐量比HBM5提升126%[36][38] - 带宽达8TB/s，数据速率提升至16Gbps，单模块容量96-120GB，功率120W[35][36] - 采用硅-玻璃混合中介层以降低成本20%，并集成L3缓存专门存储LLM推理中的KV缓存，减少HBM访问次数73%[38][40] - 主要面向LLM推理集群、实时AI翻译等高吞吐量场景[40] - **2035年：HBM7——内存与闪存融合** - 核心创新是整合高带宽闪存，形成“内存+闪存”协同方案，HBM存高频数据，HBF存低频大容量数据，使系统总容量可达17.6TB，成本比全用HBM降低60%[41][42][46] - 带宽提升至24TB/s，数据速率24Gbps，单模块容量160-192GB，功率160W[44][46] - 支持3D堆叠LPDDR以拓展边缘计算场景，并采用嵌入式液冷散热[46][47] - 主要面向多模态AI系统、自动驾驶中央计算单元等场景[48] - **2038年：HBM8——全3D集成终极形态** - 核心创新是全3D集成技术，通过铜-铜直接键合将GPU裸片垂直堆叠在HBM之上，使数据传输延迟突破1纳秒，I/O功耗降低70%[54] - 带宽达到64TB/s，数据速率32Gbps，单模块容量200-240GB，功率180W[36][56] - 采用双面中介层设计，使单GPU搭配的HBM容量再提升50%，并应用双面嵌入式冷却进行精准温控[56][57] - 专为未来AGI原型机设计，标志着计算架构进入“立体共生”时代[52][60] 支撑HBM性能的三大关键技术 - **硅通孔**：在芯片上制造垂直微孔道，让数据直接在堆叠层间穿梭，传输路径缩短90%以上，是实现3D堆叠的基础[59][67] - **混合键合**：采用铜-铜直接键合工艺替代早期的微凸点连接，使连接电阻降至原来的1/10，实现了更高密度（单片10万个连接点）和更可靠的芯片堆叠，支撑HBM8达到16384个I/O[68][70][71] - **AI辅助设计**：利用AI模型大幅提升HBM复杂结构的设计效率，如PDNFormer模型可在1毫秒内完成电源阻抗分析，Mamba-RL算法可在20分钟内优化去耦电容布局，将设计周期从半年缩短至两周[72][74][76][79] HBM产业格局与市场前景 - 全球HBM市场呈现寡头垄断格局，SK海力士、三星、美光三家公司垄断了90%以上的产能，订单已排至2026年[80][81] - SK海力士为行业龙头，HBM3E良率达90%，占据全球55%的HBM3E出货量，其M15X新工厂投产后月产能将从10万片提升至17.8万片[81] - 三星的HBM3E产能已被谷歌、博通、亚马逊等头部客户包圆，并与OpenAI签订了价值713亿美元的四年供应大单[84] - 美光增速最快，其HBM3E已通过英伟达认证，目标是在2026年将市场份额从7%提升至24%[85] - 2025年全球HBM市场规模已达300亿美元，预计2030年将突破980亿美元，占据整个DRAM市场的50%[80] HBM未来发展的主要挑战 - **成本挑战**：HBM3每GB成本约为DDR5的5倍，HBM4因工艺复杂成本预计再增30%，需通过提升良率（目标95%以上）、扩大产能、技术创新（如采用玻璃中介层）来构建降本体系[86] - **散热挑战**：未来HBM8功率可能突破200W，需研发新型高热导率冷却材料、采用芯片级冷却方案（如集成微型散热鳍片）以及智能温控系统来应对[87] - **生态协同挑战**：需要GPU/CPU厂商优化硬件接口，AI框架针对近内存计算特性优化算法，并推动行业制定统一标准，以降低应用门槛并实现性能最大化[87]

公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 在莱布尼茨超级计算中心安装第一个光子处理器一年后，Q.ANT 带着更加雄心勃勃的计划卷土重 来。 该公司推出了第二代原生处理单元（NPU：Native Processing Unit），这款设备的设计目的不仅在 于加速人工智能工作负载，更在于重新思考其背后的数学和能量模型。第一代NPU证明了光可以作为 一种实用的计算介质，而第二代NPU则展现了光子架构一旦摆脱晶体管尺寸限制后，能够以惊人的速 度发展。 此次第二代NPU 不再以独立PCIe卡的形式推出，而是封装成一个完整的19英寸机架式服务器。每个 机箱都包含多个第二代NPU、一个集成x86主机处理器和一个Linux操作系统。 在短短两年内，Q.ANT 的 NPU 的性能进步就赶上了标准数字处理器过去 30 年的性能进步 Q.ANT 的 C、C++ 和 Python API 与现有的高性能计算 (HPC) 和人工智能 (AI) 框架保持兼容，同 时其光子算法库 (Q.PAL) 提供针对光学硬件优化的非线性函数。对于开发者而言，关键的转变不在 于接口，而在于底层计算模型：以往需要庞大而复杂的架构才能实现的算法，现在 ...

行业竞争态势 - 人工智能兴起带动内存需求激增，高带宽内存和传统服务器DRAM价格随之上涨，加剧了三星电子与SK海力士在DRAM市场的竞争[1] - 三星电子和SK海力士分别与英伟达和英特尔合作，加剧了在低功耗服务器内存领域的竞争[1] SK海力士产品进展 - SK海力士推出了基于32Gb第五代10纳米级DRAM的256GB DDR5 RDIMM，是市面上基于该规格的最高容量产品，并已通过英特尔的兼容性和性能验证[1] - 该RDIMM采用硅通孔技术制造，通过将32Gb DRAM芯片堆叠成3D结构，实现了256GB的业界领先容量[2] - 使用该产品的服务器可实现16%的AI推理性能提升，同时功耗降低18%[2] - 该产品已获得认证，可立即应用于基于英特尔最新Xeon 6 CPU的服务器，英特尔验证后，戴尔、惠普和超微等服务器制造商通常会批量采购[2] 三星电子产品进展 - 三星电子已完成针对AI数据中心优化的内存产品Socamm2的开发，并向英伟达提供了样品[2] - Socamm2由堆叠的低功耗双倍数据速率DRAM构成，与常用的RDIMM相比，尺寸更小，带宽提升超过一倍，功耗降低55%[3] - Socamm2是一个可拆卸模块，与封装在GPU中的HBM不同，这使得制造过程更简便并提供更大设计灵活性[3] - 由于国际标准化和平台兼容性问题尚未解决，Socamm2尚未实现商业化，英伟达计划将其应用于预计明年下半年发布的下一代AI平台Vera Rubin[3] - 三星电子正与全球主要合作伙伴携手，引领Socamm2国际标准的制定[3] 市场合作与竞争 - 英特尔在数据中心CPU市场占据70%以上的份额[2] - 英伟达高性能计算和人工智能基础设施解决方案高级总监表示，通过与三星电子的持续合作，不断优化Socamm2等下一代内存[3] - 三星电子、SK海力士和美光三大内存芯片制造商都在竞相向英伟达供应Socamm2[3] - 美光已于今年10月正式宣布向英伟达提供Socamm2样品，同日三星和SK海力士也在韩国半导体展上发布了各自的Socamm2实物样品和规格[3]

文章核心观点 - 先进封装中的中介层和桥接器技术正在发生根本性变化，以应对人工智能和高性能计算带来的高密度互连和高电流需求 [1] - 硅中介层正朝着更厚、层数更多、甚至集成有源电路的方向发展，但面临成本、良率和散热等挑战 [6][7][8] - 为降低成本，行业正在探索有机中介层、玻璃中介层以及硅桥接技术，但桥接技术目前受限于组装良率和对准难题 [15][16][17] 中介层技术发展趋势 - 人工智能和高性能计算需求推动中介层变得更厚、金属层更多，以支持高密度布线和更高电流 [6] - 目前典型中介层最多有4层金属，但为适应新一代HBM内存和更宽接口，部分中介层已多达10层，未来8到9层金属将成为需求 [7] - 增加层数和厚度会带来机械强度、翘曲度控制以及集成方面的挑战，需通过薄膜应力控制等技术来保持平整度 [7] 有源中介层的兴起与挑战 - 有源硅中介层（集成晶体管）正得到更广泛应用，尤其在AI/HPC应用中集成电源管理、I/O和光器件，但目前主要限于高端定制解决方案 [8] - 有源中介层比无源中介层昂贵得多，引入了功能测试、电气隔离风险和芯片级修复等新挑战，良率问题从机械层面扩展至电气层面 [9] - 生产高质量有源中介层需要更复杂的测试策略，包括功能测试、电气连续性及信号完整性监测，而不仅仅是简单的开路/短路测试 [11] - 实现有源中介层的一个途径是将电源管理集成电路等芯片嵌入基板或中介层中，而非安装在上方 [12] 光子学中介层的应用 - 光子中介层（如Lightmatter的Passage）可执行电光/光电转换，属于有源中介层，内部集成控制电路 [13] - 光子学波导可以相互交叉而不干扰，这简化了布线，可能比电中介层所需的层数更少 [13] - 光子中介层尺寸可以很大，例如Lightmatter正在研发尺寸为瞄准镜十字线8倍的中介层，并采用了拼接技术 [13] 替代材料以降低成本 - 有机中介层使用面板制造，材料和制造成本低于硅中介层，且无需硅通孔背面研磨等步骤 [15] - 为实现高密度互连（如5µm线间距），有机中介层生产需要洁净室环境，这对OSAT厂商意味着额外投资 [15] - 味之素增材制造膜使高性能有机中介层成为可能，其速度高于传统基板材料，且材料成本仍低于硅 [15] - 玻璃中介层也可用成本更低的面板制造，尤其适用于光子元件，信号损耗更小，但量产可能要到2027/2028年左右 [15][16] - 行业观点认为，硅中介层和有机中介层将共存，但趋势是向有机中介层靠拢，硅中介层仅用于需要特定功能的场景 [15] 桥接技术的现状与挑战 - 硅桥接技术旨在以更小体积和更低成本实现高密度互连，与大型硅中介层形成对比 [1] - 嵌入式硅桥能够以比全中介层更低的成本提供高密度互连和更短延迟 [17] - 目前桥接技术面临的主要挑战是组装过程中的对准难题，导致良率低下，这使得桥接芯片的净成本可能超过硅中介层 [17] - 芯片组之间的偏移会导致桥接芯片上的直线图案错过焊盘，可采用直接写入电子束等技术进行图案化校正，但会影响生产效率 [18][21] - 若能解决良率问题，桥接技术将有助于降低2.5D集成成本，将其嵌入基板而非中介层中也应能节省成本 [24] 当前市场格局 - 目前，硅中介层仍然是2.5D集成领域的主要材料，该领域由少数几家大型企业主导 [23] - 有机中介层正在崛起，预计将逐步从硅中介层手中夺取部分市场份额，但不会完全取代硅 [23] - 桥接器件的潜力尚未充分发挥，良率是亟待解决的关键问题 [24]

文章核心观点 GaN（氮化镓）半导体行业正经历一场深刻的“冰与火”式产业重构与格局重塑 国际巨头在部分领域（尤其是射频GaN）的战略性撤退 与国内外企业在其他领域（尤其是功率GaN）的积极扩张形成鲜明对比 这反映了市场需求从5G通信向新能源汽车、数据中心等功率电子场景的转移 以及行业竞争焦点从单纯技术比拼转向对成本控制、商业模式和特定场景深度绑定的综合考验 [1][2][3] 巨头退场释放的信号 - **恩智浦退出5G射频GaN市场**：核心原因是5G基站建设放缓导致市场需求未达预期 其位于美国亚利桑那州的6英寸ECHO晶圆厂将于2027年Q1停产 5G设备收入从2022年的450亿美元连续两年下滑 2023年和2024年各减少50亿美元 恩智浦通信基础设施业务营收在2023年下滑近20% 2024年前三季度再跌25% 此次退出是其将资源转向汽车电子等增长领域的战略调整 [4][5][6][7] - **台积电逐步退出GaN代工业务**：计划在2027年7月前关闭GaN代工产线 尽管其2023年占据全球GaN晶圆代工40%的市场份额 但退出决策源于对高毛利率的追求 GaN代工订单规模小、利润薄 且面临大陆厂商的低成本竞争 台积电选择将产能转移至AI芯片、先进制程等利润更丰厚的领域 [9][10] - **Wolfspeed出售GaN射频业务**：以1.25亿美元低价出售 旨在集中资源专注于SiC（碳化硅）主业 因其在SiC衬底领域的市占率从2022年的62%大幅下滑至2024年的33.7% 且全球电动车市场需求出现疲软 [12][13] GaN市场格局生变 - **国际IDM巨头差异化进击并加码中国市场**：英飞凌、意法半导体、安森美、德州仪器、瑞萨电子等公司在功率GaN领域展开差异化竞争 例如英飞凌推进300毫米（12英寸）晶圆GaN生产 并投资50亿欧元扩建居林第三工厂以生产8英寸GaN和SiC晶圆 瑞萨电子收购Transphorm强化GaN布局 推出第4.5代650V GaN器件并规划向8英寸产线升级 这些公司积极与中国企业合作 如安森美、意法半导体与英诺赛科达成技术开发与制造合作 [16][17][18][19] - **中国厂商加速突围**：英诺赛科作为全球最大的8英寸GaN IDM厂商 现有晶圆产能为1.3万片/月 预计到2027年将达到每月7.2万片 累计出货已突破15亿颗 良率超95% 其全球氮化镓功率半导体市场份额达42.4% 三安光电、华润微、士兰微、闻泰科技等本土IDM厂商也在持续加码 从6英寸向8英寸产线突破 国内已形成从芯片设计（Fabless）、晶圆代工到封装测试的完整协同生态 台积电退出后 国内代工厂（如芯联集成、华虹）迅速承接部分溢出订单并加速工艺迭代 [20][21][22] 射频GaN式微与功率GaN崛起 - **市场需求发生结构性转移**：巨头退场多集中在射频GaN领域（如恩智浦的5G PA） 主要因5G基站建设放缓 而企业加码则集中在功率GaN市场 新能源汽车、数据中心、人形机器人等新兴产业对高效电源管理的需求为功率GaN带来巨大机遇 [24][25] - **功率GaN市场迎来高速增长**：据Yole Group报告 功率GaN器件市场正从2024年的3.55亿美元增长到2030年的约30亿美元 复合年增长率高达42% 企业战略随之调整 如恩智浦在退出射频业务后加大对汽车用GaN功率器件的投入 台积电也在探索将GaN技术应用于AI芯片配套电源 [26][28][29] 代工模式与IDM路线的博弈 - **两种模式各有优劣**：代工模式（Fabless+Foundry）允许企业快速进入市场并降低前期资本投入 但面临工艺通用性导致的差异化受限以及供应链中断风险（如台积电退出带来的影响） IDM模式（垂直整合）能实现工艺与设计的深度协同 更好地控制性能和成本 但需要巨额资金和长期技术积累 [31][32] - **IDM模式可能成为主流但代工模式仍具作用**：行业专家认为 随着对产品性能、成本和定制化要求提高 IDM模式凭借其创新、成本控制和供应链稳定性优势 更可能成为GaN产业发展的主流模式 英诺赛科董事长指出GaN晶圆并不适合代工模式 需要与设计、应用深度协同 然而 代工模式在细分市场和对于小型Fabless企业而言 凭借其灵活性仍将发挥重要作用 [32][33] 行业洗牌与未来路径 - **产业从技术驱动转向成本与市场驱动**：行业正从早期的盲目扩张转向精准聚焦和商业务实 市场需求推动资源向数据中心、新能源汽车等高增长场景聚集 成本成为竞争关键胜负手 中国大陆厂商通过大规模建设6英寸产线实施“以量换价”策略 国际厂商则加速向8英寸甚至12英寸产线升级以降低芯片成本 [36][37] - **未来格局呈现三大趋势**：1) **产业集中度提升**：巨头退场加速整合 市场份额向具备核心竞争力的企业集中 缺乏规模与技术的厂商面临淘汰 2) **材料与设备瓶颈待突破**：核心设备依赖进口等问题制约产业规模化与自主可控发展 3) **全球化与区域化并存**：在地缘政治与供应链安全驱动下 产能本土化布局与跨国技术合作（如英诺赛科与安森美、意法半导体的合作）将长期共存 形成“竞合交织”的复杂格局 [39]

公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 《电子工程时报》 3月份报道称，英特尔晶圆代工封装与测试副总裁马克·加德纳表示，公司正在"努 力"缓解先进封装芯片短缺的局面。加德纳指出，造成这种短缺的主要原因是客户依赖竞争对手（台 积电）的技术，并补充说，英特尔的优势在于其不受产能限制。值得注意的是，该报道暗示，AWS 和台湾的联发科等芯片设计公司正在选择英特尔晶圆代工作为供应商。 TrendForce指出，人工智能和高性能计算数据中心的蓬勃发展正推动着前所未有的需求，导致一家主 要先进封装供应商的供应出现瓶颈。这种供应紧张的局面正蔓延至竞争对手，迫使主要的芯片封装服 务提供商（CSP）寻求除CoWoS（芯片封装在晶圆基板上）之外的其他解决方案，而EMIB正逐渐成 为强有力的竞争者。 据报道，NVIDIA 和 AMD 正在评估英特尔晶圆代工的 14A 制程节点，而苹果和博通则在考虑采用 英特尔的 EMIB 封装技术来开发定制服务器加速器。香港广发证券指出，这些进展反映出顶级设计 公司越来越愿意重新考虑其前端工艺技术和后端封装的供应商。台积电等其他供应商的产能限制可能 是促使这些探索性举措的关键因素，封装的可用 ...

公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 我们一直觉得很可笑，任何人都能掌控一个开源项目。但这种情况确实会发生，因为归根结底，人们 需要挣钱养家糊口，而总得有公司来支付这些工资。 有时，开源项目会出于利他主义和明智的利己主义而得到支持，Linux 内核就是一个著名的例子。为 了使其成为现代计算领域事实上的类 Unix 操作系统，Linux 内核需要进行强化和扩展。但企业和其 他类型的计算机构通常不愿为这类开源项目提供自维护支持，因此，项目背后通常会有一家商业实 体 ， 将 其 整 合 为 产 品 并 提 供 技 术 支 持 。 Red Hat Enterprise Linux ， 以 及 在 较 小 程 度 上 ， SUSE Linux、CoreOS（现已并入 Red Hat，是其 OpenShift Kubernetes 容器控制系统的基础）、CentOS （已被 Red Hat 收购，并促成了 Rocky Linux 的诞生）和 Canonical Ubuntu，都是获取商业支持的 Linux 发行版的常见途径。云服务通常拥有自己的 Linux 发行版，甚至 Nvidia 也为其 AI 系统定制 了 ...

公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 一家由美国《芯片与科学法案》资助、致力于芯片制造数字孪生技术的中心负责人已告知其 121 名 成员，美国商务部将终止其价值 2.85 亿美元的五年期合同。 据其官网介绍，SMART USA研究所的目标是联合学术界和工业界的实验室，创建"虚拟制造模型"， 从而将研发和制造成本降低35%以上，将制造研发时间缩短30%，并将制造良率提高40%。该研究所 还计划在五年内培训11万名工人。这是自特朗普第二任期于2025年1月开始以来，联邦政府取消资助 的第二个与《芯片信息和生产法案》（CHIPS Act）相关的机构。 SMART是"半导体制造与先进研究（数字孪生）"（Semiconductor Manufacturing and Advanced Research with Twins）的缩写，该组织于2025年1月赢得一份政府合同后成立。 其组织结构较为复 杂 。 SMART 总 部 位 于 北 卡 罗 来 纳 州 罗 利 市 ， 是 联 邦 政 府 资 助 的 制 造 创 新 机 构 网 络 " 美 国 制 造 " （Manufacturing USA）的成员之一，该 ...